线性回归代码实战
线性回归代码实战引入库函数1234### 引入库函数 import torch import matplotlib.pyplot as plt # 作图 import random # 产生随机数 在这一步中，我们引入了三个库：torch 是 PyTorch 深度学习框架，用于构建和训练模型；matplotlib.pyplot 用于绘制图形，方便我们可视化数据和模型结果；random 用于生成随机数，在后续的数据处理中会用到。 生成数据集12345678910111213141516171819202122### 生成数据集 输入真实 w 和 b以及数据量data_numdef generateDataSet(w, b, data_num): x = torch.normal(0, 1, (data_num, len(w))) # std: 0, mean: 1, shape() y = torch.matmul(x, w) + b # matmul函数实现矩阵相乘 # 添加噪声 noise =...
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